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4 informations clé sur le Deep Learning

Le Deep Learning et le marketing numérique, un mariage trans-humaniste?

 

Business Insider vient de publier un rapport sur le Deep Learning. Après lecture de ce dernier, nous voulions partager avec vous certaines informations qui nous semblaient pertinentes.

Tout d’abord, si l’on en croit Wikipédia, le Deep Learning (ou apprentissage profond pour les francophones) est « un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. »

Ok, d’accord. Tout cela est très intéressant mais en quoi cela concerne le marketing numérique et les consommateurs en général?  En quoi cela va réellement changer les choses? La réponse se trouve dans la deuxième partie de la définition.  Lisons-la ensemble: « Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l’analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. » C’est là que cela devient intéressant.

L’intelligence artificielle, souvent utilisée comme terme générique pour décrire les types de technologies capables de simuler l’intelligence humaine, est l’un des sujets les plus porteurs dans de nombreuses industries. On enseigne aux ordinateurs comment analyser des données de manière contextuelle pour fournir des informations spécifiques ou bien pour déclencher un événement en fonction de résultats prédéfinis.

Voyez-vous, le marketing se base sur trois activités principales : la collecte, le traitement et le reporting des données. De facto, les spécialistes du marketing exploitent la puissance offerte par le Deep Learning pour obtenir des informations précieuses sur leurs clients, automatiser les tâches liées au développement d’affaires et améliorer les transferts d’informations. Selon Salesforce, un peu plus de la moitié (51%) des spécialistes du marketing utilisent actuellement l’IA et 27% supplémentaires devraient intégrer la technologie d’ici 2019.

Il s’agit de la croissance annuelle la plus élevée dans l’industrie des technologies de pointe, dépassant l’Internet des objets et l’automatisation du marketing. Le truc, c’est qu’à mesure que le volume de données générées par les consommateurs augmente, les fonctionnalités informatiques liées au Deep Learning (comme le traitement du langage naturel) deviennent de plus en plus importantes pour la prise de décision.

 

Les 4 informations fondamentales liées au Deep Learning.

 

  • Le Deep Learning va bien au-delà de la simple analyse de données et évolue rapidement vers la génération de données, à mesure que les machines automatisent deux des cinq sens humains principaux: la vue et l’ouïe. Il leur est désormais possible de recueillir des informations à partir de média riches en données tels que la voix et la vidéo, sans passer par un intermédiaire humain obligé de classer ou de décrire manuellement différents types d’informations. A titre d’exemple, sachez que très bientôt, disons dans les 5 prochaines années, votre téléphone pourra lire vos pensées en analysant vos ondes cérébrales et agir en conséquence.

 

  • Le Deep Learning change les métiers du marketing. Les spécialistes du marketing passeront de planificateurs réactifs à planificateurs proactifs. Les analyses fournies aideront les professionnels à programmer et à exécuter plus efficacement leurs actions, principalement dans trois domaines majeurs: la segmentation, le suivi et l’identification des besoins.

 

  • Attention ! Durant plusieurs décennies, les recherches stagnaient sans découvertes majeures; jusqu’à l’accélération récente des techniques d’apprentissage profond, qui a fait bondir les performances des algorithmes et leur a permis de s’attaquer à des tâches bien plus complexes. La rapidité avec laquelle l’innovation se met en place contribue à un manque de préparation des spécialistes du marketing dans sa mise en œuvre. Lorsque certains d’entre eux furent interrogés sur le fait d’utiliser cette technologie, la majorité ne se sentait pas prête.

 

  • Dernier point, et non des moindres : la créativité. De nombreux experts ne cessent de nous rappeler que l’humain sera toujours nécessaire pour la phase créative. Bien qu’il soit effectivement trop tôt pour qu’une intelligence artificielle puisse créer automatiquement un contenu éditorial ou assembler la bonne image avec le bon message pour la création de publicités, cela change incroyablement vite. Nous vous renvoyons à notre précédent article (ici) si vous voulez en savoir plus sur la disparition des métiers créatifs.

 

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